講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-03-08 15:25
DNN-MPC:モデル予測制御のためのハードウェア指向Deep Neural Networks ○本田健太郎・岩谷直樹(九工大)・広津鉄平・中村敏明・堀口辰也(日立)・田向 権(九工大) SIS2017-60 |
抄録 |
(和) |
システムの制御手法の一つに,制御対象の予測モデルを用いたモデル予測制御がある.しかし,現実に は,定式化困難な制御対象が数多く存在する.本研究では,センサで感知できる数値だけを元にした深層学習(Deep Neural Network)による制御対象のモデリングを行なった.また,深層学習は計算量が多いため,リアルタム制御を行 うには高速な計算が必要になる.そこで,低消費電力で高速計算が可能な,Field Programmable Gate Array(FPGA) の導入を目指し,本稿では,FPGA 導入に向けたアルゴリズムの改良について,その手法と検証実験の報告を行う. |
(英) |
Model Predictive Control (MPC) is one of the control systems, where it uses "predictive model" to control objects. However, it is difficult to formulate and create predictive models for control targets in practical. In this study, we employ Deep Neural Networks(DNNs) to generate a predictive model with using only sensor values. Due to the high computation costs of DNNs, they are time consuming. In order to realize real time processing, high speed processing is required. Therefore, to allow real time processing with low power consumption, we introduce Field Programmable Gate Arrays. This paper proposes a modified algorithm of a predictive model using DNNS for FPGA implementation. |
キーワード |
(和) |
深層学習 / モデル予測制御 / Field Programmable Gate Array / / / / / |
(英) |
Deep Learning / Deep Neural Networks / Model Predictive Control / Field Programmable Gate Arrays / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 482, SIS2017-60, pp. 17-22, 2018年3月. |
資料番号 |
SIS2017-60 |
発行日 |
2018-03-01 (SIS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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SIS2017-60 |
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